Тесты. 
Эконометрика

Вариант 1.

• 1. Выборочная средняя является оценкой генеральной средней:
  • а) интервальной;
  • б) точечной;
  • в) смещенной;
  • г) теоретической.
• 2. Зависимые переменные, значения которых определяются внутри модели, называются:
  • а) факторными;
  • б) экзогенными;
  • в) эндогенными;
  • г) предикторными.
• 3. Согласно предпосылкам классической линейной регрессионной модели дисперсия случайных отклонений для всех наблюдений:
  • а) постоянна;
  • б) пропорциональна случайным отклонениям;
  • в) пропорциональна квадратам случайных отклонений;
  • г) равна нулю.
• 4. Если выборочный коэффициент корреляции в модели парной линейной регрессии равен 0,8, тогда коэффициент детерминации равен:
  • а) 0,64;
  • б) -0,8;
  • в) 0,2;
  • г) 1,8.
• 5. Если количество наблюдений равно 18, тогда число степеней свободы для модели линейной парной регрессии равно:
  • а) 16;
  • б) 36;
  • в) 20;
  • г) 324.
• 6. Если доверительная вероятность равна 0,5, тогда уровень значимости равен:
  • а) 1,5;
  • б) 0,25;
  • в) 1;
  • г) 0,5.
• 7. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у — 1 + + Зх в точке «г₀ = 1 равен:
  • а) 3;
  • б) 0,75;
  • в) 1,25;
  • г) 0,25.
• 8. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии. ⁴

у = 1 + — в точке л'₀ = 1 равен: х

• а) -4;
• б) -1;
• в) -0,8;
• г) -0,2.
• 9. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = 2. r^:i в точке .г₀ = 1 равен:
  • а) 1;
  • б) 2;
  • в) 3;
  • г) 4.
• 10. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = = 2е'^Лх в точке, r₀ = 1 равен:
  • а) 1;
  • б) 2;
  • в) 3;
  • г) 5.
• 11. Значение выборочного коэффициента корреляции не может быть равно:
  • а) -0,8;
  • б) 0;
  • в) 0,8;
  • г) 1,8.
• 12. Если выборочный коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен 0,8, тогда значение статистики Дарбина — Уотсона равно:
  • а) 0,2;
  • б) 0,4;
  • в) 1,6;
  • г) 1,8.
• 13. Если значение статистики Дарбина — Уотсона равно 1,4, тогда выборочный коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен:
  • а) 0,3;
  • б) 0,2;
  • в) -0,2;
  • г) 0,7.
• 14. Если объем выборки равен 30, а коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,6, то наблюдаемое значение статистики Фишера равно:
  • а) 18;
  • б) 36;
  • в) 42;
  • г) 58.
• 15. Если объем выборки равен 20, сумма квадратов остатков равна 72, то стандартная ошибка линейной парной регрессии равна:
  • а) 2;
  • б) 3;
  • в) 3,6;
  • г) 14,4.
• 16. Сумма квадратов отклонений от среднего значения для зависимой переменной равна 120, сумма квадратов остатков равна 30, тогда коэффициент детерминации равен:
  • а) 0,25;
  • б) 0,3;
  • в) 0,75;
  • г) 0,8.
• 17. Если объем выборки равен 27, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 75, то коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен:
  • а) 0,54;
  • б) 0,63;
  • в) 0,75;
  • г) 0,87.
• 18. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,9, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 90, то объем выборки равен:
  • а) 10;
  • б) 12;
  • в) 15;
  • г) 16.
• 19. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,8, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 80, то число степеней свободы равно:
  • а) 16;
  • б) 18;
  • в) 20;
  • г) 22.
• 20. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,75, а объем выборки равен 22, то наблюдаемое значение статистики Фишера равно: а) 45;
• б) 60;
• в) 75;
• г) 90.

Вариант 2

• 1. Характеристики генеральной совокупности называются:
  • а) параметрами;
  • б) регрессорами;
  • в) компонентами;
  • г) оценками.
• 2. Зависимость условного математического ожидания зависимой переменной Yпри данном значении независимой переменной Х-хназывается:
  • а) функцией регрессии;
  • б) регрессионной моделью;
  • в) корреляционной функцией;
  • г) показательной функцией.
• 3. Постоянство дисперсии случайных отклонений для наблюдаемых величин называется:
  • а) автокорреляцией;
  • б) гетероскедастичностью;
  • в) смещенностью;
  • г) гомоскедастичностью.
• 4. Если выборочный коэффициент корреляции в модели парной линейной регрессии равен 0,5, тогда коэффициент детерминации равен:
  • а) 0,25;
  • б) -0,5;
  • в) 0,5;
  • г) 1,5.
• 5. Если количество наблюдений равно 26, тогда число степеней свободы для модели линейной парной регрессии равно:
  • а) 23;
  • б) 24;
  • в) 52;
  • г) 676.
• 6. Если доверительная вероятность равна 0,9, тогда уровень значимости равен:
  • а) 1,8;
  • б) 0,81;
  • в) 0,1;
  • г) 1,9.
• 7. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = 2 + + 2х в точке х₀ = 1 равен:
  • а) 4;
  • б) 2;
  • в) 1;
  • г) 0,5.
• 8. Точечный коэффициент эластичности для функции ретрессии

Q ²

у — 3 + — в точке х₀ — 1 равен:

• а) -0,4;
• б) -0,5;
• в) 3;
• г) 2.
• 9. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = 2x4 в точке х₀ = 1 равен:
  • а) 2;
  • б) 3;
  • в) 4;
  • г) 6.
• 10. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = 4е^х в точке х₀ = 1 равен:
  • а) 1;
  • б) 2;
  • в) 3;
  • г) 4.

И.Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у — 1 + + 2х + 2х² в точке х₀ = 1 равен:

• а) 0,8;
• б) 1;
• в) 1,2;
• г) 1,8.
• 12. Если выборочный коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен 0,7, тогда значение статистики Дарби на — Уотсона равно:
  • а) 0,3;
  • б) 0,6;
  • в) 1,7;
  • г) 2,7.
• 13. Если значение статистики Дарбина — Уотсона равно 2,6, тогда выборочный коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен:
  • а) 1,3;
  • б) -0,2;
  • в) -0,3;
  • г) -0,4.
• 14. Если объем выборки равен 26, а коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,7, то наблюдаемое значение статистики Фишера равно: а) 52;
• б) 56;
• в) 78;
• г) 182.
• 15. Если объем выборки равен 18, сумма квадратов остатков равна 81, то стандартная ошибка регрессии равна:
  • а) 1,62;
  • б) 2,25;
  • в) 4,5;
  • г) 9.
• 16. Сумма квадратов отклонений от среднего значения для зависимой переменной равна 150, сумма квадратов остатков равна 15, тогда коэффициент детерминации равен:
  • а) 0,3;
  • б) 0,5;
  • в) 0,8;
  • г) 0,9.
  • а) 0,3;
  • б) 0,5;
  • в) 0,8;
  • г) 0,9.
• 17. Если объем выборки равен 22, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 180, то коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен:
  • а) 0,5;
  • б) 0,75;
  • в) 0,8;
  • г) 0,9.
• 18. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,6, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 33, то объем выборки равен:
  • а) 21;
  • б) 24;
  • в) 28;
  • г) 32.
• 19. Значение выборочного коэффициента корреляции нс может быть равно:
  • а) 2;
  • б) 1;
  • в) 0;
  • г) -1.
• 20. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,9, а объем выборки равен 14, то наблюдаемое значение статистики Фишера равно:
  • а) 96;
  • б) 104;
  • в) 108;
  • г) 112.

Вариант 3.

• 1. Теоретический коэффициент корреляции меняется в пределах:
  • а) [-1; 1];
  • б) [0; + оо);
  • в) (-°°; +оо);
  • г) [0; 1].
• 2. Выборочный коэффициент корреляции меняется в пределах:
  • а) [0; 1];
  • б) [0; + оо);
  • в) (-«о; +°°);
  • г) [-1; 1].
• 3. Независимые переменные, значения которых задаются извне модели, называются:
  • а) эндогенными;
  • б) лаговыми;
  • в) экзогенными;
  • г) результирующими.
• 4. Если выборочный коэффициент корреляции в модели парной линейной регрессии равен 0,6, тогда коэффициент детерминации равен:
  • а) 0,4;
  • б) -0,6;
  • в) 0,36;
  • г) 1,6.
• 5. Если количество наблюдений равно 16, тогда число степеней свободы для модели линейной парной регрессии равно:
  • а) 14;
  • б) 8;
  • в) 32;
  • г) 256.
• 6. Если доверительная вероятность равна 0,7, тогда уровень значимости равен:
  • а) 0,3;
  • б) 0,49;
  • в) 1,3;
  • г) 1,7.
• 7. Значение выборочного коэффициента корреляции не может быть равно:
  • а) -1,2;
  • б) -1;
  • в) 0;
  • г) 1.
• 8. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии о ³

у = 2 + — в точке х₀ = 1 равен: а) -0,6;

• б) -0,5;
• в) -2;
• г) -3.
• 9. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = Зх⁴ в точке х₀ = 1 равен:
  • а) 1;
  • б) 3;
  • в) 4;
  • г) 7.
• 10. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = = 2е^2х в точке х₀ = 1 равен:
  • а) 4;
  • б) 3;
  • в) 2;
  • г) 0,5.
• 11. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = 2 + + х + х² в точке х₀ = 1 равен:
  • а) 0,25;
  • б) 0,5;
  • в) 0,75;
  • г) 1.
• 12. Если выборочный коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен 0,6, тогда значение статистики Дарбина — Уотсона равно:
  • а) 0,4;
  • б) 0,6;
  • в) 0,8;
  • г) 1,6.
• 13. Если значение статистики Дарбина — Уотсона равно 2,8, тогда выборочный коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен:
  • а) 1,2;
  • б) 0,2;
  • в) -0,2;
  • г) -0,4.
• 14. Если объем выборки равен 30, а коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,6, то наблюдаемое значение статистики Фишера равно:
  • а) 18;
  • б) 36;
  • в) 42;
  • г) 58.
• 15. Если объем выборки равен 32, сумма квадратов остатков равна 2,7, то стандартная ошибка регрессии равна: а) 0,27;
• б) 0,3;
• в) 0,32;
• г) 0,9.
• 16. Сумма квадратов отклонений от среднего значения для зависимой переменной равна 120, сумма квадратов остатков равна 30, тогда коэффициент детерминации равен:
  • а) 0,25;
  • б) 0,3;
  • в) 0,75;
  • г) 0,8.
• 17. Если объем выборки равен 27, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 75, то коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен:
  • а) 0,54;
  • б) 0,63;
  • в) 0,75;
  • г) 0,87.
• 18. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,9, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 90, то объем выборки равен:
  • а) 10;
  • б) 12;
  • в) 15;
  • г) 16.
• 19. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,5, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 18, то число степеней свободы равно:
  • а) 14;
  • б) 16;
  • в) 18;
  • г) 20.
• 20. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,5, а объем выборки равен 32, то наблюдаемое значение статистики Фишера равно:
  • а) 24;
  • б) 26;
  • в) 28;
  • г) 30.

Вариант 4.

• 1. Согласно предпосылкам классической линейной регрессионной модели случайные отклонения е, и е_;, i, j = 1, 2,…, п, i * j:
  • а) не коррелированы;
  • б) одинаковы;
  • в) коррелированы;
  • г) равны нулю.
• 2. Значение статистики Дарбина — Уотсона меняется в пределах:
  • а) [0; +°°);
  • б) [0; 1];
  • в) 10; 41;
  • г) [-1:1].
• 3. Выборочная средняя является оценкой генеральной средней:
  • а) интервальной;
  • б) точечной;
  • в) смещенной;
  • г) теоретической.
• 4. Если выборочный коэффициент корреляции в модели парной линейной регрессии равен 0,4, тогда коэффициент детерминации равен:
  • а) -0,4;
  • б) 0,6;
  • в) 1,4;
  • г) 0,16.
• 5. Значение коэффициента детерминации не может быть равно:
  • а) 1;
  • б) 0;
  • в) -1;
  • г) 0,6.
• 6. Если доверительная вероятность равна 0,8, тогда уровень значимости равен:
  • а) 1,6;
  • б) 0,64;
  • в) 1,25;
  • г) 0,2.
• 7. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у — 3 + + х в точке х₍₎ = 2 равен:
  • а) 0,25;
  • б) 0,75;
  • в) 1,25;
  • г) 0,4.
• 8. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии / ¹

у = 4 л— в точке х₀ = 1 равен: х

• а) -0,2;
• б) -0,4;
• в) -0,5;
• г) -1.
• 9. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = Зхв точке х₀ = 2 равен: а) 1;
• б) 2;
• в) 3;
• г) 4.
• 10. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = = 3e^lv в точке, г₀ = 2 равен:
  • а) 1;
  • б) 2;
  • в) 3;
  • г) 4.
• 11. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у — = 1 + х + х² в точке х₀ = 1 равен:
  • а) 0;
  • б) 1;
  • в) 2;
  • г) 3.
• 12. Если выборочный коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен 0,9, тогда значение статистики Дарбина — Уотсона равно:
  • а) 0,1;
  • б) 0,2;
  • в) 1,8;
  • г) 2,7.
• 13. Если значение статистики Дарбина — Уотсона равно 1,6, тогда выборочный коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен:
  • а) 0,8;
  • б) 0,2;
  • в) -0,2;
  • г) -0,4.
• 14. Если объем выборки равен 22, а коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,9, то наблюдаемое значение статистики Фишера равно:
  • а) 90;
  • б) 110;
  • в) 180;
  • г) 198.
• 15. Если объем выборки равен 10, сумма квадратов остатков равна 72, то стандартная ошибка регрессии равна:
  • а) 3;
  • б) 3,6;
  • в) 7,2;
  • г) 9.
• 16. Сумма квадратов отклонений от среднего значения для зависимой переменной равна 125, сумма квадратов остатков равна 50, тогда коэффициент детерминации равен: а) 0,5;
• б) 0,6;
• в) 0,75;
• г) 0,8.
• 17. Если объем выборки равен 12, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 10, то коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен:
  • а) 0,4;
  • б) 0,5;
  • в) 0,6;
  • г) 0,8.
• 18. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,75, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 63, то объем выборки равен:
  • а) 11;
  • б) 13;
  • в) 19;
  • г) 23.
• 19. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,6, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 33, то число степеней свободы равно:
  • а) 21;
  • б) 22;
  • в) 23;
  • г) 24.
• 20. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,8, а объем выборки равен 26, то наблюдаемое значение статистики Фишера равно:
  • а) 96;
  • б) 104;
  • в) 108;
  • г) 112.

Вариант 5

• 1. Согласно классической линейной регрессионной модели сумма квадратов остатков:
  • а) отрицательна;
  • б) минимизируется;
  • в) равна нулю;
  • г) максимизируется.
• 2. Согласно модели парной линейной регрессии выборочная дисперсия индивидуального значения Y является минимальной, если X равно выборочному значению:
  • а) минимальному;
  • б) среднему квадратическому;
  • в) максимальному;
  • г) среднему.
• 3. Зависимые переменные, значения которых определяются внутри модели, называются:
  • а) факторными;
  • б) экзогенными;
  • г) предикторными;
  • в) эндогенными.
• 4. Если выборочный коэффициент корреляции в модели парной линейной регрессии равен 0,9, тогда коэффициент детерминации равен:
  • а) 0,1;
  • б) 0,81;
  • в) 1,9;
  • г) 0,19.
• 5. Если количество наблюдений равно 20, тогда число степеней свободы для модели линейной парной регрессии равно:
  • а) 10;
  • б) 40;
  • в) 22;
  • г) 18.
• 6. Если доверительная вероятность равна 0,4, тогда уровень значимости равен:
  • а) 0,16;
  • б) 0,6;
  • в) 0,8;
  • г) 1,4.
• 7. Значение статистики Дарбина — Уотсона не может быть равно:
  • а) -0,8;
  • б) 0,8;
  • в) 1;
  • г) 1,8.
• 8. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии

г/ = 1 + — в точке х₀ = 1 равен: х

• а) 1;
• б) -0,5;
• в) -1;
• г) 2.
• 9. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = 4х'^! в точке х₍₎ = 1 равен:
  • а) 1;
  • б) 3;
  • в) 4;
  • г) 7.
• 10. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = = Зе^х в точке х₀ = 1 равен:
  • а) 4;
  • б) 3;
  • в) 2;
  • г) 1.
• 11. Точечный коэффициент эластичности для функции регрессии у = = 1 + 2х + х² в точке ж₀ = 1 равен:
  • а) 0,5;
  • б) 1;
  • в) 1,5;
  • г) 2.
• 12. Если выборочный коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен 0,5, тогда значение статистики Дарбина — Уотсона равно:
  • а) 0,5;
  • б) 0,75;
  • в) 1;
  • г) 1,5.
• 13. Если значение статистики Дарбина — Уотсона равно 1,8, тогда выборочный коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен:
  • а) -0,2;
  • б) -0,1;
  • в) 0,1;
  • г) 0,9.
• 14. Если объем выборки равен 12, а коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,8, то наблюдаемое значение статистики Фишера равно:
  • а) 40;
  • б) 80;
  • в) 96;
  • г) 120.
• 15. Если объем выборки равен 38, сумма квадратов остатков равна 9, то стандартная ошибка регрессии равна:
  • а) 0,19;
  • б) 0,36;
  • в) 0,5;
  • г) 0,9.
• 16. Сумма квадратов отклонений от среднего значения для зависимой переменной равна 300, сумма квадратов остатков равна 45, тогда коэффициент детерминации равен:
  • а) 0,15;
  • б) 0,45;
  • в) 0,55;
  • г) 0,85.
• 17. Если объем выборки равен 12, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 10, то коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен:
  • а) 0,4;
  • б) 0,5;
  • в) 0,6;
  • г) ОД
• 18. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,8, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 80, то объем выборки равен:
  • а) 12;
  • б) 18;
  • в) 22;
  • г) 26.
• 19. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,9, а наблюдаемое значение статистики Фишера равно 90, то число степеней свободы равно:
  • а) 10;
  • б) 12;
  • в) 15;
  • г) 16.
• 20. Если коэффициент детерминации в модели линейной парной регрессии равен 0,6, а объем выборки равен 30, то наблюдаемое значение статистики Фишера равно:
  • а) 36;
  • б) 39;
  • в) 42;
  • г) 46.